[4]:
display(dados_RH)
| COD_FUNC | NOME | SALARIO | DATA_NASCIMENTO | SEXO | ENDEREÇO | COD_CARGO | Unnamed: 7 | Unnamed: 8 | Unnamed: 9 | Unnamed: 10 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | Carlos Dias | 9642.31 | 21/12/1985 | Masculino | Rua das Flores, 896, Arujá | 1.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 1 | 2.0 | Maria Clara | 1500.00 | 13/09/1992 | Feminino | Rua Gardenia, 3600, São Paulo | 4.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 2 | 3.0 | Antunes Silveira | 3520.00 | 21/04/1983 | Masculino | Rua das Rosas, 568, Arujá | 2.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 3 | 4.0 | Silvio Prado | 3120.00 | 12/08/1997 | Masculino | Rua Hermenegildo, 102, Guarulhos | 4.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 4 | 5.0 | André Souza | 4800.00 | 06/08/2002 | Masculino | Rua Serra, 56, Guarulhos | 2.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 5 | 6.0 | José Antonio | 2500.00 | 25/11/1996 | Masculino | Rua Neto Brito, 89, São Paulo | 1.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 6 | 7.0 | Dias Davila | 6500.00 | 02/02/1994 | Masculino | Rua das Elenice, 78, Guarulhos | 5.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 7 | 8.0 | André Souza | 1850.00 | 23/06/1988 | Masculino | Rua das Flores, 1800, São Paulo | 4.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 8 | 9.0 | Marcos Andrade | 3500.00 | 28/07/1989 | Masculino | Rua Grande Sul, 40, São Paulo | 3.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 9 | 10.0 | Paula Santos | 4200.00 | 12/06/1998 | Feminino | Avenida José Teodoro, 40, Arujá | 2.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 10 | 11.0 | Gabriel Oliveira | 100.00 | 18/03/2007 | Masculino | Rua Jose Viera De Lima, 69, Guarulhos | 6.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 11 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 12 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 13 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 14 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 15 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 16 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 17 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 18 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 19 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 20 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 21 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 22 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 23 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 24 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 25 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 26 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 27 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 28 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 29 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 30 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 31 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 32 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 33 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 34 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 35 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 36 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 0.0 |
[5]:
fig = grafico.line (dados_RH, x='NOME',y='SALARIO', title = 'Relação Funcionário x Salario')
fig.show()
[6]:
fig = grafico.bar (dados_RH,x='SEXO',y='SALARIO', title='Relação Salário x Sexo')
fig.show()
[ ]: